電網自動化數據挖掘與輔助決策研究

摘 要:隨著計算機技術的迅速發展及廣泛應用，尤其是數據庫的應用普及，為企業的生產經營及決策提供了更為可靠的數據支持及信息服務，其中，電網自動化就是計算機應用的主要體現，并為我國的電力企業帶來了巨大的經濟效益及發展，本文就電網自動化數據挖掘與輔助決策進行了分析研究。

關鍵詞:電網自動化 數據挖掘 輔助決策

中圖分類號:TP2文獻標識碼:A文章編號:1672-3791(2012)06(c)-0027-01

近些年，隨著科技的飛速發展，數據庫技術的應用也更為廣泛，現在的數據庫大多僅是對數據進行錄入、統計及查詢等操作性的處理，經過處理的信息僅是數據庫所含信息的一個部分，無法對數據的整體特性及發展趨勢進行有效的描述及預測，而數據挖掘技術的應用為電網自動化挖出了更多有用的信息知識及模式，并提供了更為方便的決策支持。

1 數據挖掘概述

數據挖掘又可稱為模式發現及知識發現等，從不同角度具有不同的概述理解，從技術上來說，它在大量的數據中運用各類分析工具來發現數據及模型之間關系的過程，依據這些模型及關系能夠進行預測;從商業的角度來看，它則是決策支持的過程，主要運用AL機器及統計學等技術自動化地對企業原有數據進行分析，并作出歸納性推理，挖掘出其潛在模式，從而預測客戶行為，從而幫助企業決策者進行市場策略的調整，避免風險并作出正確決策。

2 數據挖掘在電網自動化中的應用

2.1 數據挖掘在電力系統調度運行的應用

調度運行在電力系統中處于核心位置，其任務就是對系統的大量信息進行實時處理，且作出相應的決策，隨著電力市場機制的運行，調度中心不僅要確保系統的穩定性及安全性，還要對各種經濟問題進行考慮，從投資者角度來考慮其經濟利益，并制定出較為合理的電價，這樣調度運行就更為復雜了，要制定科學規范的決策，就需要數據挖掘技術的大力支持。電力系統分為正常狀態、緊急狀態、警戒狀態、測試狀態和恢復狀態。當某種狀態被確定下來后，就會發給操作員，并完成操作，而數據挖掘算法就能夠幫助其進行分類處理，使指令更為準確及時，并且能夠對電力系統的運行狀態進行描述，像電力系統中的緊急狀態，能夠對多個母線電壓降低和其他特征進行更好的發現與描述。

2.2 數據挖掘在電力系統故障中的分析及規劃設計

在電力系統中，故障受理系統會積累大量的數據，而采取數據挖掘技術能夠將數據中所隱藏的很多事實、關聯及因素等有價值信息進行提煉，像采用數據挖掘技術中的關聯分析能夠對故障發生的原因和其他因素相關性進行分析，如雨量、溫度、負荷及雷電等因素的關系，以此分析出符合客觀規律的故障原因，并采用序列模式法來找出相同模式及常見故障的部件，然后按照分類法對常見故障部件進行分析找出規則，并把其作為重點預防維修參考，以保證電力系統的安全可靠。對電力系統進行規劃設計時，需要對負荷模型引起的多種系統結構可能發生的故障進行考慮與規劃，要確定控制保護裝置的參數，就要對大量數據進行處理，而數據挖掘就能運用各種分析工具對模型及數據間的關系進行分析，并確定出相應的運行法則及故障發生時的應對策略。

2.3 數據挖掘能夠進行電力系統的穩定安全評估并監視運行狀態

運用數據挖掘中的決策樹法能夠將電力系統中的運行狀態劃為穩定及不穩定，依據相應規則進行系統數據的自動分析，直到將狀態定為穩定為止，運用所提取出的安全評估知識，對系統正常運行中可能存在的安全隱患給予指導，且能夠運用可視化技術對穩定性進行分析，并作出提高電力系統安全穩定的決策。相關工作人員能夠借助數據挖掘技術所得出的狀態監控及預測診斷結果，進行電力系統使用情況的掃描，并對發現的問題及時給予檢修，以延長設備的使用壽命，減少檢修的成本，從而保證系統穩定運行。

3 數據挖掘在電網自動化中的決策及應用

3.1 數據挖掘在電網規劃中的輔助決策

數據挖掘技術在電網的監控、運行及規劃中都起到了輔助決策的作用，接下來就以電網規劃的決策為例進行決策過程的分析，電網規劃決策主要是圍繞供電負荷的變化進行開展的，電力部門決策者需要隨時地掌握相關的第一手資料，并對負荷特征的變化進行分析研究，從而調整電網規劃的策略，整個電網規劃工作內容主要包括對情報活動的收集、設計活動、決策方案評價、方案選擇和執行及企業內部環境等，在情報活動的收集階段，需要對供電負荷變化進行評估，并搜集有關變電站的負荷信息、新產品資料及新技術，從而作出決策的目標，在活動設計階段，需要決策者依據各情報的研究規劃方案，給出相關的意見，從而對方案結果進行評估，在方案選擇階段，需要對方案的效果進行考慮，從而運用4PS策略來制定出符合要求的規劃策略。

3.2 數據挖掘在電網自動化監控系統中的應用

電網自動化中的監控系統為整個電力系統的安全運行起著保障作用，但是當發現電網中存在著安全隱患時，若不進行輔助決策工具的計算，僅依靠經驗給予控制措施，會影響到整個電網安全控制的準確性，對電力系統中的數據進行挖掘是很有必要的，電網自動化中的數據挖掘主要有實時業務和準實時業務兩種，實時業務就是變電站監控系統中的實時數據，而準實時業務主要包括故障錄波、電量計費計量信息及安全保護自動裝置的有關管理數據，它能夠對大量的實時數據給予在線分析處理并作出決策。電力設備按照功能的不同是可以分為一次和二次設備的，其中一次設備包含變壓器、兼容設備及開關等監測系統，二次設備則有繼電保護、自動裝置、故障錄波器及就地監控等?，F在的電力系統大多是運用現場總線進行來實現數據的總匯、傳送及命令的傳達控制的，這種現場總線技術用地面積少，組態靈活，可靠性也比較高，但當數據量比較大時，就會出現響應比較遲緩的現象了，為了進一步提高電網自動化監控系統的功能，需要對數據進行進一步的挖掘，能夠依據電網的運行方式及穩定性變化情況進行電網故障的排除，并根據電網的實時動態信息，運用EEAC中的全時域仿真法來進行電網穩定性的定量評估，進行數據挖掘后，還能夠根據電網的動態數據對發電機、變電設備參數、模型及復合進行在線辨別，將識別的結果運用在電網計算上，以提高計算的準確性，還可依據自動保護裝置動作行為對電網穩定安全進行分析保護。

4 結語

隨著計算機技術的迅速發展，電網自動化數據挖掘技術也得到了廣泛應用，并為整個電力系統做出了巨大的貢獻，它在調度運行、監測系統及故障處理等方面都提供了可靠的數據保障，當然，它的應用還存在著諸多的不足，需要加大數據挖掘，以為電力系統提供更為可靠的輔助決策。

參考文獻

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